Python 一次创建多个数据阵列

我想用numpy.zerosN，M创建多个矩阵。但我刚刚意识到这并不像我想象的那样有效：

为了简单起见，有人能给我解释一下以下代码1dim数组的结果吗：

#!/usr/bin/python
import numpy as np

#sequential array creation 
X=np.zeros(1)
Y=np.zeros(1)
X[0],Y[0]=1.0,2.0
print X,Y

#multiple array creation
X,Y=[np.zeros(1)]*2
X[0],Y[0]=1.0,2.0
print X,Y

结果是

[1.][2]

[2.][2]

这意味着创建数组的第二种方法不起作用

在一条直线上创建多个具有相同尺寸的阵列的最佳方法是什么

mylist * 2

相当于

mylist + mylist #resulting list has 2 references to each element in mylist 
                #stored as:
                #[mylist[0],mylist[1],...,mylist[0],mylist[1],...]
                #   ^ ----------------------^
                #   reference the same object

在你的例子中，你制作一个numpy数组，然后把它放在一个列表中。当您将该列表相乘时，得到的列表有两个对同一数组的引用

如果要创建多个数组并将它们放入列表中，那么列表理解就可以了：

lst_of_arrays = [ np.zeros(1) for _ in range(N) ]

或者，如果要解包的数量不够，您可以使用生成器或下面的列表，我选择生成器：

X,Y = ( np.zeros(1) for _ in range(2) )
X,Y,Z = ( np.zeros(1) for _ in range(3) )
W,X,Y,Z = ( np.zeros(1) for _ in range(4) )
...

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而且，在python2.x中，为了避免不可避免的注释，您可以使用xrange而不是range来节省创建列表的开销…

另一种不使用列表理解或生成器的解决方案是：

X, Y = np.zeros((2,1))

X, Y, Z = np.zeros((3, 5, 5))

因此，如果您需要三个形状为5、5的阵列，则应为：

X, Y = np.zeros((2,1))

X, Y, Z = np.zeros((3, 5, 5))

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为了更好地解释原始示例中的错误，我参考了mgilson的答案。

在创建列表的代码中节省创建列表的开销有什么意义？@ecatmur，你是在说我关于xrange的旁白吗？如果您在python2.x中使用range，您将创建2个列表range将创建一个额外的列表，该列表将在列表comp/generator中迭代，而不是只创建1个您想要的列表。